第四章-數(shù)據(jù)可視化基礎1教材

數(shù)據(jù)可視化基礎主講人：劉天亮liutl@

TEL京郵電大學圖像處理與圖像通信江蘇省重點實驗室目錄可視化流程模型

數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)變換*可視化編碼可視化設計4.1可視化流程模型流水線模型可視化流水線Haber,R.B.andMcNabb,D.A.Visualizationidioms:Aconceptualmodelforscientificvisualizationsystems,1990.回路模型回路模型信息可視化參考流程Card,S.K.,Mackinlay,J.D.,andShneiderman,B.,editors.ReadingsinInformationVisualization:UsingVisiontoThink,1999.可視分析模型ByDanielKeim4.2數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)變換常用數(shù)據(jù)處理和變換類型數(shù)據(jù)濾波數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)采樣數(shù)據(jù)聚類和剖分數(shù)據(jù)配準和轉換數(shù)據(jù)濾波目的

數(shù)據(jù)去噪：低通/高通/帶通濾波器，用于過濾低頻信號或除指定頻段外的所有頻率信號數(shù)據(jù)重建：

數(shù)據(jù)與濾波器在數(shù)據(jù)缺失點卷積，用其附近點的加權平均重建缺失數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)變換目的

是簡化數(shù)據(jù)，降低顯示數(shù)據(jù)的尺寸和復雜度，更好地解決特定問題，

提供更多的可視化設計選擇舉例-數(shù)值型溫度

發(fā)現(xiàn)溫度變化的異常值-數(shù)值型溫度

分析全球溫度是否升高-數(shù)值型溫度差

判斷水溫是否適合洗澡-序數(shù)型(hot,warm,cold)

數(shù)據(jù)變換，主要包括統(tǒng)計采樣、降維和聚類數(shù)據(jù)變換線性變換對數(shù)變換可以自定義變換函數(shù)歸一化目的根據(jù)分布映射數(shù)據(jù)顏色/尺寸/坐標位置編碼歸一化區(qū)間：[-1,1][0,1]指數(shù)變換曲線擬合/光滑目的：展示數(shù)據(jù)趨勢不同的擬合方式線性回歸PLSR（partialleastsquaresregression，偏最小二乘擬合）LOESS（Locallyweightedscatterplotsmoothing）統(tǒng)計采樣什么是統(tǒng)計采樣？從統(tǒng)計分布中選出的樣本用于近似原分布中的特征影響采樣的因素分布本身的特性數(shù)據(jù)的測量精度是否需要分析樣本細節(jié)（樣本精細度）采樣成本降維*主元分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）多尺度標記（MultidimensionalScaling，MDS）自組織網絡（Self-OrganizingMap，SOM）聚類利用聚類簡化數(shù)據(jù)的復雜度，以提取重要信息K-means聚類其他聚類方法*Expectation-MaximizationClustering(EM)*GaussianMixtureModel(GMM)*SpectralClustering*HierarchicalClustering*K-Means聚類K-means

隨機產生K個中心位置

將每個數(shù)據(jù)點歸為距離最近的中心位置所屬的類

根據(jù)新的類別劃分重新計算中心位置

回到第二步，直到滿足一定約束K-medoids–改進

中心位置必須在數(shù)據(jù)點所在位置上

中心位置滿足“到類內所有數(shù)據(jù)點的距離之和最小”4.3可視化編碼JacquesBertin法國制圖學家

[1918-]“SemiologyofGraphics”

[1967]提出可視編碼的理論原則Bertin提出的視覺變量通道位置尺寸灰階值紋理色彩方向形狀標記形式點線面Mackinlay提出的視覺變量Tableau使用的視覺變量4.3.1標記和視覺通道標記（圖形元素：點、線、面）通道（位置、大小、形狀、方向、色調、飽和度、亮度……）可視編碼—通道

包含相似接近連接分組的關系

位置色調圖案形狀分類的是什么/在哪里

坐標軸位置長度角度面積亮度/飽和度圖案密度定量/定序的程度·（灰度）值可被認為是有序的·

可用于編碼數(shù)值型數(shù)據(jù)·

色調通常認為是無序的，可用于編碼不同維度的值可視通道——顏色4.3.3數(shù)據(jù)類型的可視化映射可視編碼的例子柱狀圖散點圖4.3.2可視編碼元素的優(yōu)先級可視編碼的表現(xiàn)力類型（type） 是什么/在哪里（what/where） 何種程度（howmuch）表現(xiàn)力（expressiveness） 表達且僅表達數(shù)據(jù)的完整屬性精確性可辨性可分離性視覺突出表現(xiàn)力—精確性(accuracy)亞線性超線性表現(xiàn)力—可辨性

(discriminability)動態(tài)表現(xiàn)范圍通信網絡帶寬可視化表現(xiàn)力—可分離(separability)位置/色調尺寸/色調寬度/高度紅/綠表現(xiàn)力—視覺突出(pop-out)舉例：注意力的容量限制四種方格：

?色塊

–分組

?色塊

–隨機排布

?動態(tài)

–分組

?動態(tài)

–隨機(7*40+5*40)*2*5=4800HowCapacityLimitsofAttentionInfluenceInformationVisualizationEffectiveness,2011.SteveHarozandDavidWhitney尋找已知的目標尋找離群對象(oddball)結果視覺特征：測試者對物體間不同顏色的容納力比不同移動方式的容納力高很多布局：分組式布局在顏色和移動兩個方面都使測試者擁有更高的記憶容納力從實驗中得出的可視編碼原則分組會對大部分任務有效如果不能進行分組，需要轉換任務目標以支持分組當類別過多時：盡量減少類別對數(shù)據(jù)的每個維度指定一種顏色HowCapacityLimitsofAttentionInfluenceInformationVisualizationEffectiveness,2011.SteveHarozandDavidWhitney視覺編碼實例后現(xiàn)代主義新聞4.4可視化設計47可視化設計可視化設計目標可視化設計框架數(shù)據(jù)的篩選數(shù)據(jù)的可視化的直觀映射視圖選擇與交互可視化中的美學因素可視化隱喻48可視化設計目標表達力強真實全面地反映數(shù)據(jù)的內容有效性強用戶對可視化顯示信息的理解效率簡潔易用美感49可視化設計步驟數(shù)據(jù)的篩選確定數(shù)據(jù)到圖形元素（即標記）和視覺通道的映射視圖的選擇與用戶交互控制的設計504.4.1可視化設計框架可視化設計的4個層次問題刻畫層數(shù)據(jù)層編碼和交互層（核心）：

設計并實施用戶實驗數(shù)據(jù)可視化的循環(huán)式設計模型514.4.2數(shù)據(jù)的篩選設計者必須決定可視化所能處理的數(shù)據(jù)的信息量避免兩個極端情況：可視化展示了過少的數(shù)據(jù)信息設計者試圖表達和傳遞過多的信息解決方案數(shù)據(jù)的篩選操作—讓用戶選擇當前顯示的部分數(shù)據(jù)多視圖或多顯示器—根據(jù)數(shù)據(jù)的相關性分別顯示524.4.3數(shù)據(jù)到可視化的映射充分利用人們已有的先驗知識，從而降低人們對信息的感知和認知所需要的時間利用散點圖可視化的應用534.4.4視圖選擇與交互視圖交互 滾動與縮放 顏色映射的控制數(shù)據(jù)映射方式的控制 數(shù)據(jù)縮放和裁剪工具 細節(jié)層次控制LOD用散點圖和平行坐標圖對一個4維數(shù)據(jù)進行可視化總體上，設計者必須要保證交互操作的直觀性、易理解性和易記憶性544.4.5可視化中的美學因素認真仔細地對待可視化設計中的網格及其標注正確使用顏色合理使用網格美學原則聚焦平衡簡單(a)不完整的可視化結果，用戶無法得知幾條曲線的意義;(b)一個完整的可視化結果。網格及其標注的合理使用可視化元素的平衡分布55可視化中的美學因素美學原則聚焦：設計者必須通過適當?shù)募夹g手段將用戶的注意力集中到可視化結果中的最重要的區(qū)域平衡：平衡原則要求可視化的設計空間必須被有效地利用，盡量使重要元素置于可視化設計空間的中心或中心附近，同時確保原始在可視化設計空間中的平衡分布簡單：要求設計者盡量避免在可視化中包含過多的造成視覺混亂的圖形元素，使用過于復雜的視覺效果4.4.6可視化隱喻All

theworld’sastage,Andallthemenandwomenmerelyplayers;Theyhavetheirexitsandtheirentrances;--WillianShakespeare,AsYouLikeIt,2/7什么是可視化隱喻隱喻（metaphor） 是一種在視覺上將目標物體/形象與另一領域的（源）物體進行相似性對比常用于廣告、卡通、平面設計等常用隱喻手法：可視化隱喻、語言隱喻、動作隱喻等?？梢暬[喻的兩類常見方式：時間隱喻和空間隱喻可視化隱喻 將數(shù)據(jù)特性與自然界真實物體結合起來 通過讀者對自然界物體的認知增強可視化表達效果隱喻：樹猴面包樹（baobabview）：使用樹表達分類隱喻：河流Textflow：使用流來表達文本主題演化隱喻：河流不確定性在不同操